在深度学习中不需要传统的特征提取，因为像cnn这样的模型在训练期间会自动从原始数据中学习特征。这种能力是深度学习和传统机器学习的主要区别之一。
例如，CNN可以学习直接从图像中检测边缘、纹理和复杂图案，而无需人工干预。这减少了对特征工程领域特定知识的依赖。
然而，预处理数据以确保质量，例如调整图像大小或归一化像素值，对于在训练期间优化模型性能和收敛仍然是必要的。
TensorFlow可以用于图像识别吗？
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零样本学习模型如何利用语义知识？
Zero-shot learning (ZSL) 是机器学习中使用的一种技术，它使模型能够执行任务，尽管这些特定任务没有标记数据。零射学习不是仅仅依赖于目标任务中的示例，而是利用来自其他相关任务或领域的知识。本质上，它通过使用附加信息 (通
日志在基准测试中的作用是什么？
日志在基准测试中发挥着至关重要的作用，因为它们提供了软件应用程序性能和行为的详细洞察。基准测试涉及比较不同系统或配置的性能，而日志为开发人员提供了分析这些指标所需的数据。具体来说，日志捕捉事件和性能指标，例如响应时间、错误率和资源使用情况，
奖励在强化学习中引导学习的角色是什么？
强化学习中的函数逼近是当状态或动作空间太大而无法在表中显式表示时逼近值函数或策略的技术。代替维护所有状态或状态-动作对的值的表，函数逼近使用参数化模型 (诸如神经网络) 来估计值函数或策略。
例如，在深度Q学习中，Q函数由将状态和动作映射